圖像處理考試補(bǔ)充

1、第一章1、圖像、數(shù)字圖像處理、圖像數(shù)字化、分辨率、灰度圖像和彩色圖像的概念？ 圖像：光線照在物體上其透射或反射光的分布就是圖，而人的視覺系統(tǒng)對(duì)圖的接收在大腦中形成的印象或認(rèn)識(shí)就是像，前者是客觀存在，后者是人的感覺，圖像就是二者的結(jié)合。數(shù)字圖像處理：采用特定的算法對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行處理，以獲取視覺、接口輸入的如硬件所需要的數(shù)字圖像的過程。利用計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行（去除、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、特征提取、等）系列操作，從而獲得某種預(yù)期的結(jié)果的技術(shù)。圖像數(shù)字化：計(jì)算機(jī)所能處理的信息必須是數(shù)字信號(hào)，而我們得到的照片、圖紙或景物信息都是連續(xù)信號(hào)，為此必須對(duì)連續(xù)信號(hào)進(jìn)行抽樣和量化，即進(jìn)行數(shù)字化處理，此處理過程就是圖

2、像數(shù)字化。分辨率：采樣所獲得的圖像的像素的總數(shù)的多少。反映了數(shù)字化圖像中可分辨的最小細(xì)節(jié)。映射到圖像平面上的單個(gè)像素的景物元素的尺寸?；叶葓D像：每個(gè)像素的信息由一個(gè)量化的灰度級(jí)來描述圖像，它只有亮度信息，沒有顏色信息。 彩色圖像：圖像中的每個(gè)像素值都分成R、G、B三個(gè)基色分量，每個(gè)基色分量直接決定其基色的強(qiáng)度，這樣產(chǎn)生的色彩稱為彩色。2、了解色彩三要素？色調(diào)：色調(diào)是指感知到的色彩。：亮度代表覺察到的光源能量。飽和度：飽和度度量色彩是指被白光沖淡的程度，產(chǎn)生淡黃色、深紫色等描述。3、了解圖像數(shù)字化量化技術(shù)分類？量化技術(shù)分為非均勻量化和均勻量化。4、掌握簡(jiǎn)述數(shù)字圖像信息的特點(diǎn)？1）信息量很大。例如

3、一幀電視圖像取512X512個(gè)像素組成，其灰度級(jí)用8bit的二進(jìn)制來表示。則有256個(gè)灰度級(jí)，那么一幀數(shù)據(jù)圖像的信息量即為512X512X8bit。所以數(shù)據(jù)量是很大的。2）數(shù)字圖像占用的頻帶較寬。與語言信息相比，占用頻帶要大幾個(gè)數(shù)量級(jí)。如電視圖像的頻帶為5-6M，語言信息的帶寬僅為4K左右。3）數(shù)字圖像中各個(gè)像素之間是不獨(dú)立的，其相關(guān)性很大。在電視畫面中，同一行中相鄰的像素或相鄰兩行之間的像素，其相關(guān)系數(shù)可達(dá)到0.9，相鄰兩幀之間相關(guān)性更強(qiáng)。4）處理后的數(shù)字圖像是需要給人觀察和評(píng)價(jià)的，因此受人的因數(shù)影響較大。第二章1、了解傅里葉變換條件？狄里赫利條件：有限間斷點(diǎn)、有限極點(diǎn)、絕對(duì)可積。2、會(huì)計(jì)算

4、一維、二維連續(xù)信號(hào)的傅里葉變換？一維傅立葉變換：?j2uxf(x)為連續(xù)可積函數(shù)，其傅立葉變換定義為:F(u)= f(x)edx。 ?+一維傅立葉變換其反變換為：f(x)= 2 F(u)ej2xudu. ?1+一維離散傅立葉變換:1?1?j2ux/N正變換公式為：F(u)= N 其中u=0,1,.N-1。 x=0f(x)eN?1j2ux/N逆變換為：f(x)= N 其中x=0,1,.N-1。 u=0f(x)e二維傅立葉變換：F(u,v)= ?f(x,y)e?j2 ux+vy dxdy二維傅立葉變換逆變換：f(x,y)= ?F(u,v)ej2 ux+vy dudv二維離散傅立葉變換:?j2(+?

5、1N?1MN 其中F(u,v)=MN Mx=0 y=0f(x,y)e1uxvyu=0,1,M-1 v=0,1,N-1二維離散傅立葉變換逆變換：?1f(x,y)= Mu=0j2(+?1MN 其中 NF(u,v)ev=0uxvyx=0,1,M-1 y=0,1,N-13、熟悉二維傅里葉變換性質(zhì)？（比例性質(zhì)、空間位移、頻率位移、共軛對(duì)稱性、平均值）（1）線性性質(zhì)：af1(x,y)+-bf2(x,y)aF1(u,v)+-bF2(u,v)（2）比例性質(zhì)：f(ax,by)(1/ab)F(u/a,u/b)（3）可分離性：?1?j2ux/N N?1?j2vx/NF(u,v)=N N 其中u=v=0,1,N-1

6、x=0ey=0f(x,y)e11?1j2ux/N N?1j2vx/Nf(x,y)= N u=0ev=0F(u,v)eN（4）空間位移：f(x-x0,y-y0)F(u,v)e?j2(ux0/M+vy0/N)（5）平移性質(zhì)：頻率位移：f(x,y)ej2(ux0/M+vy0/N)F(u-u0,v-v0)圖像中心化：當(dāng)u0=M/2和v0=N/2時(shí)，f(x,y)(?1)x+yF(u-M/2,v-N/2)（6）共軛對(duì)稱性：F ?(u,v)=F (-u,-v)或f?(x,y)= F ?(?u,?v)4、了解拉格爾函數(shù)的基本知識(shí)？第三章 1、熟悉圖像對(duì)比度、直方圖的概念？圖像對(duì)比度：是一幅圖像中明暗區(qū)域最亮的

7、白和最暗的黑之間不同層級(jí)的測(cè)量，即指一幅圖像灰度反差的大小。直方圖：直方圖是表示圖像灰度分布的統(tǒng)計(jì)圖表，它反映了圖像灰度分布的統(tǒng)計(jì)特性。數(shù)字圖像的直方圖是一個(gè)離散函數(shù)，他表示數(shù)字圖像中每一灰度與其出現(xiàn)的概率之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。2、圖像增強(qiáng)的概念？圖像增強(qiáng)是指不考慮圖像降質(zhì)的原因，只將圖像中感興趣的部分加以處理，突出有用的圖像特征，故改善后的圖像不一定要去逼近源圖像的一類圖像改善方法。如提取圖像中的目標(biāo)輪廓、衰減各類、將黑白圖像轉(zhuǎn)為彩色圖像等。3、掌握?qǐng)D像灰度的線性變換？灰度變換可分為線性變換、分段線性變換和非線性變換。線性變換是將灰度范圍線性拓展，有效的增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，改善圖像的視覺效果。線性變

8、換時(shí)，在a=c=0情況下，當(dāng)K=1是圖像不變，當(dāng)k1時(shí)表示圖像均勻變亮，k1時(shí)表示圖像均勻變暗。4、直方圖均衡化、規(guī)格化的定義及其計(jì)算？直方圖均衡化：也叫直方圖均勻化，就是把給定圖像的直方圖分布改變成均勻分布的的直方圖，然后按均衡直方圖修正源圖像。直方圖均衡化，是像素的灰度值的動(dòng)態(tài)范圍最大，增強(qiáng)了圖像的整體對(duì)比度，圖像看起來更清晰了。直方圖規(guī)格化：是修改圖像的直方圖，使得它與另一幅圖像的直方圖匹配或具有一種預(yù)先規(guī)定的函數(shù)形狀。其目的在于突出感興趣的灰度范圍，從而改變圖像質(zhì)量。5、常用的空域平滑方法及其特點(diǎn)？中值：中值濾波是一種非線性濾波方法，就是用一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)點(diǎn)的滑動(dòng)窗口，將窗口正中的那個(gè)值

9、用窗口內(nèi)各點(diǎn)的中值來代替。在一定條件下，可以克服線性濾波器所帶來的圖像細(xì)節(jié)模糊，而且對(duì)濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效，但是對(duì)于一些細(xì)節(jié)多，特別是點(diǎn)、線、尖頂細(xì)節(jié)多的圖像不宜采用中值濾波方法。中值濾波還具有對(duì)某些輸入信號(hào)中值濾波不變性。領(lǐng)域平均法：領(lǐng)域平均法是一種局部空間域處理的算法。它使用八領(lǐng)域或者四領(lǐng)域的平均值來代替中間點(diǎn)的像素值。領(lǐng)域平均法對(duì)消除隨機(jī)的效果較好，但是它的主要缺點(diǎn)是在降低噪聲的同時(shí)是圖像變得模糊，特別是在圖像邊緣和圖像細(xì)節(jié)處更為明顯，領(lǐng)域越大，模糊越厲害。加權(quán)平均法：加權(quán)平均法是根據(jù)參與平均像素的點(diǎn)賦予不同權(quán)值的方法。它克服了局部平均的弊病，能部分地保留邊緣細(xì)節(jié)。使圖像處

10、理后的模糊減輕。6、了解常用的銳化算子？會(huì)用拉普拉斯算子對(duì)圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)運(yùn)算（模版）？ 圖像銳化處理的目的是增強(qiáng)圖像的輪廓，突出圖像的細(xì)節(jié)。常用銳化算子有：梯度算子、roberts算子、prewitts算子、sobel算子、拉普拉斯算子、marr算子。拉普拉斯算子采用可以由(x,y)點(diǎn)的灰度值減去其平均值來求得。 典型拉普拉斯模版有：1?210?10?1?1?1?24?2 、 ?14?1 、 ?18?11?210?10?1?1?第四章1、掌握?qǐng)D像增強(qiáng)與圖像復(fù)原的區(qū)別？圖像增強(qiáng)是指不考慮退質(zhì)原因，對(duì)圖像中感興趣的部分加以處理，突出有用的圖像特征。改善后不一定要去逼近源圖像。圖像復(fù)原是試圖利用降

11、質(zhì)過程的先驗(yàn)知識(shí)使已被退化的圖像恢復(fù)本來的面目。而圖像增強(qiáng)是用某種試探的方式改善圖像質(zhì)量，以適應(yīng)人眼的視覺和心理，這是圖像復(fù)原與圖像復(fù)原的本質(zhì)區(qū)別。圖像增強(qiáng)的目的是提高圖像可懂度，圖像復(fù)原的主要目的是提高圖像的逼真度。2、圖像退化的模型及其原理框圖 ？圖像退化模型圖數(shù)學(xué)表達(dá)式：g(x,y)=hf(x,y)+n(x,y)頻域：G(u,v)=F(u,v)H(u,v)+N(u,v)3、了解圖像復(fù)原的方法？線性：逆、維納濾波（有約束條件的復(fù)原，以最小均方誤差為準(zhǔn)則的濾波）、約束最小平方濾波（最小二乘類濾波）非線性:最大后驗(yàn)復(fù)原、最大熵復(fù)原、投影復(fù)原第五章1、圖像編碼的可行性和必要性？必要性：由于電視和

12、傳真?zhèn)鬏數(shù)臄?shù)字圖像的信息量大，受傳輸容量的限制，傳輸速率也就受到了限制，所以研制數(shù)字壓縮編碼系統(tǒng)是很有必要的，以實(shí)現(xiàn)在保持一定逼真度的前提下，使用盡可能少的代碼bit來表達(dá)圖像，以壓縮圖像的存儲(chǔ)量，擴(kuò)大傳輸容量，提高傳輸速度?？尚行裕簣D像信息壓縮的可能性存在于圖像本身之中，由于圖像的各像素之間是相關(guān)的，而且相關(guān)性很大。所以圖像的編碼是可行的。2、會(huì)計(jì)算編碼效率？圖像熵：H = - mk=1Pklog2Pk Pk為第K個(gè)灰度級(jí)對(duì)應(yīng)的概率平均碼字長(zhǎng)度：R = m（二進(jìn)制的位數(shù)） k=1BkPk Bk為第k個(gè)碼字Ck的長(zhǎng)度編碼效率： = R3、掌握哈夫曼編碼方法？第七章1、圖像分割的主要方法？圖像分

13、割是將圖像空間分割成一些有意義的區(qū)域。分割方法分為基于閘值的分割方法和基于邊緣檢測(cè)的分割方法。主要的分割方法有幅度分割法、界限探測(cè)法、匹配法、跟蹤法、邊緣檢測(cè)、區(qū)域分割和分水嶺分割方法等。2、熟悉圖像特征的定義、分類及常見圖像特征？圖像特征是指圖像原始特性或?qū)傩?。其中有些是人的視覺能直接感受到的自然特征，如區(qū)域、邊緣輪廓、紋理和色彩；有些是需要通過變換和測(cè)量才能得到的人為特征，如變換頻譜、直方圖、矩等。常見的圖像特征有：幅度特征、直方圖特征、變換系數(shù)特征、線條和角點(diǎn)特征、灰度邊緣特征和紋理特征。3、紋理的定義及如何描述紋理？紋理是灰度和顏色的二維變化的圖案，是區(qū)域具有的重要特征之一。紋理可以分

14、為人工紋理和自然紋理，人工紋理是由自然背景上的符號(hào)排列組成，這些可以是線條、點(diǎn)、字母、數(shù)字等。自然紋理是具有重復(fù)排列現(xiàn)象的自然景象。前者是有規(guī)律的、后者是沒有規(guī)律的。紋理的分析方法可以分為統(tǒng)計(jì)方法和結(jié)構(gòu)方法。統(tǒng)計(jì)方法常被用于像木紋、沙地、草坪那樣紋理不規(guī)則的物體，并根據(jù)像素間灰度的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)規(guī)定出紋理的特征。結(jié)構(gòu)分析法，適用于像布料的印刷圖案或磚的花樣等一類組成紋理的元素及其排列規(guī)則，用來描述紋理的結(jié)構(gòu)。第八章1、模版匹配的定義及其特點(diǎn)？模板匹配是指一個(gè)較小的圖像，即模板與源圖像進(jìn)行比較，以確定源圖像中90圖像處理和模式識(shí)別考試復(fù)習(xí)圖像處理和模式識(shí)別考試復(fù)習(xí)_圖像處理與模式識(shí)別圖像處理與模式識(shí)別

15、是否存在與該模板相同或相似的區(qū)域，若該區(qū)域存在，則可以確定其位置并提取該區(qū)域。特點(diǎn)：最常用的圖像匹配方法，需要逐點(diǎn)計(jì)算互相關(guān)，計(jì)算量大。模板只能進(jìn)行平移，如源圖像中要匹配的目標(biāo)發(fā)生旋轉(zhuǎn)或大小變化，算法無效。第九章1、模式和模式識(shí)別的定義？模式：存在于時(shí)間、空間中可觀察的事物，具有時(shí)間或空間分布的信息。具有可觀察性、可區(qū)分性和相似性。模式識(shí)別：用計(jì)算機(jī)對(duì)各種事物和現(xiàn)象的分析、描述、判斷和。 模式識(shí)別分類：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、結(jié)構(gòu)模式識(shí)別、模糊集模式識(shí)別。2、模式識(shí)別系統(tǒng)的組成和各部分功能？圖像識(shí)別簡(jiǎn)單框圖一個(gè)圖像識(shí)別系統(tǒng)分為三個(gè)主要部分，第一部分是圖像信息的獲取，它相當(dāng)于對(duì)被研究對(duì)象的調(diào)查和了解，從中

16、得到數(shù)據(jù)和材料，對(duì)圖像識(shí)別來說就是把圖片、底片、文字圖形等用光電設(shè)備變換為電信號(hào)以備后續(xù)處理。第二部分是信息的加工與處理。它的作用是把調(diào)查了解到的數(shù)據(jù)材料進(jìn)行加工、整理、分析、歸納以去偽存真，去粗取精，抽取能反映事物本質(zhì)的特征。第三部分是判決或分類。這相當(dāng)于人們從感性認(rèn)識(shí)上升到理性認(rèn)識(shí)而做出結(jié)論的過程。一、填空題( 每小題2分,本題共20 分 )1. 圖像與灰度直方圖間的對(duì)應(yīng)關(guān)系是多對(duì)一;2. 下列算法中a.梯度銳化b.二值化c.傅立葉變換d.中值濾波，屬于點(diǎn)處理的是b二值化;3. 在彩色圖像處理中，常使用HSI模型，它適于做圖像處理的原因有:1、在HIS模型中亮度分量與色度分量是分開的；2、

17、色調(diào)與飽和度的概念與人的感知聯(lián)系緊密。;4. 若將一幅灰度圖像中的對(duì)應(yīng)直方圖中偶數(shù)項(xiàng)的像素灰度均用相應(yīng)的對(duì)應(yīng)直方圖中奇數(shù)項(xiàng)的像素灰度代替（設(shè)灰度級(jí)為256），所得到的圖像將亮度增加，對(duì)比度減少;5. MATLAB函數(shù)fspecial(type,parameters)常用類型有:average 、gaussian、laplacian、prewitt、sobel、unsharp;6. 檢測(cè)邊緣的Sobel算子對(duì)應(yīng)的模板形式為:-1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 7. 寫出4-鏈碼10103322的形狀數(shù):03033133;8. 源數(shù)據(jù)編碼與解碼的模型

18、中量化器(Quantizer)的作用是減少心里視覺 冗余;9. MPEG4標(biāo)準(zhǔn)主要編碼技術(shù)有DCT變換、小波變換等;10. 圖像復(fù)原和圖像增強(qiáng)的主要區(qū)別是圖像增強(qiáng)主要是一個(gè)主觀過程，而圖像復(fù)原主要是一個(gè)客觀過程;第題：圖像增強(qiáng)不考慮圖像是如何退化的,而圖像復(fù)原需知道圖像退化的機(jī)制和過程等先驗(yàn)知識(shí)二、名詞解釋( 每小題5分,本題共20 分 )1、數(shù)字圖像數(shù)字圖像是指由被稱作像素的小塊區(qū)域組成的二維矩陣。將物理圖像行列劃分后，每個(gè)小塊區(qū)域稱為像素（pixel）。數(shù)字圖像處理 指用數(shù)字計(jì)算機(jī)及其它有關(guān)數(shù)字技術(shù)，對(duì)圖像施加某種運(yùn)算和處理，從而達(dá)到某種預(yù)想目的的技術(shù).2、8-連通的定義-對(duì)于具有值V的像

19、素p和q ,如果q在集合N8(p)中,則稱這兩個(gè)像素是8-連通的。3、 灰度直方圖灰度直方圖是指反映一幅圖像各灰度級(jí)像元出現(xiàn)的頻率。4、中值濾波中值濾波是指將當(dāng)前像元的窗口（或領(lǐng)域）中所有像元灰度由小到大進(jìn)行排序，中間值作為當(dāng)前像元的輸出值。 像素的鄰域 鄰域是指一個(gè)像元（x，y）的鄰近（周圍）形成的像元集合。即（x=p,y=q）p、q為任意整數(shù)。像素的四鄰域 像素p(x,y)的4-鄰域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1)三、簡(jiǎn)答題( 每小題10分,本題共30 分 )：1. 舉例說明直方圖均衡化的基本步驟。直方圖均衡化是通過灰度變換將一幅圖象轉(zhuǎn)換為另一幅具有均

20、衡直方圖，即在每個(gè)灰度級(jí)上都具有相同的象素點(diǎn)數(shù)的過程。 直方圖均衡化變換：設(shè)灰度變換s=f(r)為斜率有限的非減連續(xù)可微函數(shù)，它將輸入圖象Ii(x，y)轉(zhuǎn)換為輸出圖象Io(x，y)，輸入圖象的直方圖為Hi(r)，輸出圖象的直方圖為Ho(s)，則根據(jù)直方圖的含義，經(jīng)過灰度變換后對(duì)應(yīng)的小面積元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr直方圖修正的例子假設(shè)有一幅圖像，共有6 4(6 4個(gè)象素，8個(gè)灰度級(jí)，進(jìn)行直方圖均衡化處理。根據(jù)公式可得：s2=0.19+0.25+0.2l=0.65，s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l，s4=0.89,s5=0.95，s6=0.98，s7=100 由于這里只取8個(gè)等間距的灰度級(jí)，變換后的s值也只能選擇最靠近的一個(gè)灰度級(jí)的值。因此，根據(jù)上述計(jì)算值可近似地選取： S017，s 137，s257，s367， s467，s51，s6l，s71。 可見，新圖像將只有5個(gè)不同的灰度等級(jí)，于是我們可以重新定義其符號(hào)： S0=l7，s1=37，s2=57，s3=67，s4=l。因?yàn)橛蓃O=0經(jīng)變換映射到sO=17，所以有n0=790個(gè)象素取sO這個(gè)灰度值；由rl=37映射到sl=37，所以